유사문자열 검색이란 문자열 집합에서 주어진 문자열과 유사한 문자열들을 검색하는 것으로 정보검색, 데이터 클리닝 등의 분야에서 활용되고 있다. 효율적인 유사문자열 검색을 위해 사전에 문자열 집합에 대한 역리스트를 구성하고 문자열이 주어졌을 때, 주어진 문자열에 관련된 역리스트를 병합하여 유사도 기준을 만족하는 문자열을 찾는다. 이때 비용을 줄이기 위해 일부의 역리스트만 병합하고 나머지 역리스트에 대해서는 이진탐색을 하는 방법이 있다. 본 논문에서는 역리스트를 이진탐색할 때, 불필요한 탐색구간을 제거하여 역리스트 탐색 비용을 줄이는 방법을 제안한다.
데이타베이스 언어인 SQL의 연산자 LIKE는 문자열을 탐색하기 위한 연산자로서 문자열 양식을 설정함으로써 그에 부합하는 칼럼값들을 식별할 수 있게 한다. 표음문자인 한글의 각 음절은 초성과 중성으로 구성되거나 초성, 중성, 그리고 종성으로 구성된다. 본 논문은 연산자 LIKE의 한글 음절의 탐색 양식으로서 한글 음절로 표현되는 기존 양식에 추가하여 한글의 초성과 중성에 기반한 새로운 양식을 제안한다. 제안하는 한글 탐색 양식은 특정 초성을 가지는 한글 음절들, 특정 중성을 가지는 한글 음절들, 또는 특정 초성과 중성을 가지는 한글 음절들을 탐색할 수 있게 한다. 제안하는 한글 탐색 양식을 SQL의 기존 연산자들로 표현하는 것은 실질적으로 많은 불편을 수반하며 DBMS의 문자 집합에 따라 응용 프로그램의 호환성 문제를 초래할 수 있다. 본 논문은 제안하는 한글 탐색 양식을 고려한 연산자 LIKE의 수행 알고리즘을 한글과 한자에 대한 정보 교환용 부호계의 국가 표준인 KS X 1001로 표현된 문자들을 기반으로 제시한다.
한글 초성 질의는 내비게이션 시스템이나 모바일 기기와 같이 입력 환경에 제약이 있어 오류가 빈번한 인터페이스 상에서 사용자 편의성 향상을 위하여 제공되는 중요한 기능이다. 본 논문에서는 한글 문자열을 자소 단위로 분해하여 재배열하여 환형 문자열로 변환한 후, 확장된 버로우즈-휠러 변환을 이용하여 색인함으로써 초성 질의 탐색을 위한 시공간 효율적인 자료구조를 제안한다. 또한 실험을 통하여 기존 기법에 비하여 더 적은 공간만을 사용하면서도 보다 다양한 형태의 질의를 처리할 수 있으며, 특히 질의어의 길이가 짧고, 초성의 비율이 높을수록 탐색 속도가 향상됨을 확인하였다.
두 문자열의 동일성 판단과 뇌파와의 관계가 탐색되었다. 피험자들은 컴퓨터의 화면에 나타나는 두 문자열의 동일성 여부를 판단하여 반응 키를 누르는 과제를 수행하였으며, 이화 동시에 피험자들의 뇌파가 기록되었다. 긍정 반응과 부정 반응 시의 뇌파를 비교한 결과, 좌측 전두엽 부위의 theta파, slow alpha파, fast alpha파 그리고 우측 전두엽 부위의 theta파 그리고 우측 전두엽 부위\ulcorner theta파 등이 긍부정 반응에 따라서 유의한 차이를 보였다.
스마트 폰의 보급이 대중화됨에 따라 다양한 앱들이 사용되고 있으나 효율적인 사전 탐색에 관한 앱은 그다지 많지 않다. 현재 공개된 한국어 사전 탐색 앱은 완전한 단어이거나 단어의 부분 문자열을 질의로 사용한다. 이 경우 완전한 단어를 기억하지 못하거나 한국어 정보처리를 위한 여러 형태의 음운 정보를 쉽게 탐색할 수 없다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 메타문자를 사용하여 효율적으로 단어를 탐색할 수 있는 앱을 개발한다. 본 논문에서 사용하는 메타문자는 임의의 음절을 표현하는 '*'와 '?'과 종성을 표현하는 ':'를 사용하며 사전구조는 자소 단위의 트라이를 사용한다. 또한 음절은 물론이고 자소(초성, 중성, 종성)로 구성된 질의를 탐색할 수 있다. 더구나 음절과 자소가 혼합된 질의도 사용할 수 있도록 하여 사용자의 편의를 크게 도모하였다.
문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.
본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현을 다룬다. 유전 알고리즘은 생물의 진화과정에서 일어나는 자연선택과 같은 유전법칙을 모방한 확률적 탐색기법이다. 유전 알고리즘에서는 염색체를 하나의 리스트 혹은 문자열로써 다룬다. 리스트나 문자열 처리 위주인 유전 알고리즘의 경우, 기존의 C/C++/Java 보다 표현력이 풍부한 Python 으로 프로그래밍할 경우 별도의 라이브러리 없이 쉽게 구현이 가능하다. 본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현 방법에 대해 소개하고, 추가적으로 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.
본 논문에서는 DCT 데이터에서 영상 데이터로의 해독 및 이진화 과정을 생략하고 컬러 영상의 DCT 관련 원자료를 사용하는 방법에 기반을 둔 매우 빠르고 안정적인 문자열 구간 분리 모형을 제안하였다. DCT 블록에 저장된 DC 및 3개의 주요 AC 변수들을 조합하여 축소된 저해상도 회색 영상을 만들고 횡렬 및 종렬 투영법을 통해 얻어진 픽셀 값의 히스토그램을 분석하여 문자 열 구간 사이에 존재하는 백색의 띠 공간을 찾아내었다. 이 과정 중 탐색되지 않은 문자 열 구간은 마코프 모델을 사용하여 숨겨진 주기를 찾아내어 복원하였다. 본 논문에 실험 결과를 제시하였으며 기존의 방법보다 약 40 - 100배 빠른 방법임을 입증하였다.
계산 생물학이나 문자열 연구 분야에 다양하게 웅용되는 패턴 탐색 문제에 접미사 트리와 접미사 배열과 같은 인덱스 자료구조가 널리 사용되어 왔다. 접미사 트리를 이용한 패턴 탐색이 접미사 배열을 이용한 탐색보다 시간 복잡도 관점에서 더 빠른 것으로 알려져 왔다. 즉, 상수 크기의 알파벳에 대해 패턴 P를 길이 n인 텍스트에서 탐색하기 위해 접미사 트리는 O(${\mid}P{\mid}$)시간이 필요한 반면 접미사 배열은 O(${\mid}P{\mid}+ logn$) 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상수 크기 알파벳에 대해 접미사 배열을 이용한 선형시간 탐색 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 일반적인 알파벳 $\Sigma$에 대해서는 O(${\mid}P{\mid}log{\mid}{\Sigma$)시간이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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